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基于云计算基本原理及Saa S模式,研究矿井瓦斯监测预警系统的云计算应用模型。设计了矿井瓦斯监测预警系统的云计算基础架构,以监测信息处理为核心、以虚拟化为资源调度与高效计算应用的重要手段实现基于监测监控系统的实时预警,并据此提出了云计算模式下的瓦斯监测预警流程体系。针对瓦斯监测大数据处理对资源调度的需求,基于Hadoop Map Reduce云计算资源调度机制,采用FIFO、公平调度及LATE组成的混合调度策略进行资源优化。该系统设计以高效的信息处理机制为支撑,可实现基于大数据处理的矿井瓦斯实时预警应用,为云计算模式下矿井瓦斯预警系统的开发应用提供了参考依据。 相似文献
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通过对糯米糍荔枝叶片、果皮、土壤中矿质元素含量的研究,探讨矿质营养对荔枝裂果率的影响。初步探明糯米糍荔枝叶片中的钙、镁、硼含量,果皮中的氮钾比,以及土壤中的N/K比、有机质、交换性钙含量影响其裂果率。 相似文献
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瓦斯浓度区间预测的灰色聚类与高斯过程模型 总被引:3,自引:3,他引:0
为有效分析矿井瓦斯监测数据,以实现准确、可靠的瓦斯浓度预测,基于灰色关联聚类分析与高斯过程回归模型,研究瓦斯浓度时间序列分析与预测的方法。以预测有效度为预测精度的评估指标来动态确定重构瓦斯浓度时间序列样本空间的维数;应用灰色关联分析方法将瓦斯浓度时间序列划分成若干样本集,将其中具有关联特征的样本作为虚拟变量进行预测以消除因随机、不确定因素干扰而引起的预测误差;应用高斯过程回归模型实现瓦斯浓度区间预测,将预测结果表示成一个具有较高可信度的取值区间,以此表达对未来一段时间内瓦斯浓度动态变化情况的预测。实例分析表明:预测结果准确、可靠,能够较好地反映瓦斯浓度的实际变化状况。 相似文献
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为有效分析煤矿瓦斯监测数据以实现较准确的瓦斯浓度预测,研究应用希尔伯特-黄变换(HHT)方法进行瓦斯浓度时间序列分析与预测的方法。应用经验模态分解(EMD)方法将瓦斯浓度时间序列分解成不同频率的固有模态函数(IMF)分量的叠加,以获取瓦斯浓度时间序列的瞬时特征;通过Hilbert变换求得各IMF分量的瞬时频率,依据各IMF分量瞬时频率的均值将分解得到的IMF划分成较高频和低频2类新的分量,选取适合于各分量特征的预测模型分别进行预测,以消除局部随机性对预测精度的影响,结合自回归(AR)、径向基函数(RBF)神经网络和支持向量机(SVM)3种预测模型实现瓦斯浓度预测。实例分析表明:应用该方法所得预测结果比较准确,降低了预测复杂度,提高了预测精度。 相似文献
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2013g是三峡电站机组陆续投产发电的第十年。截止至2013年10月19日10时三峡电站累计发电量已突破7000亿kw·h,发电总量达到7008.35亿kw·h。 相似文献
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平安稳 《中国ISO14000认证》2002,(2):7-8
数年前,环保意识就已在中国的饭店的餐馆行业萌芽."多哈"一槌定间,无疑加速了这个过去一向被视为"无烟工业"的行业的"绿色"进程.要"与狼共舞",要在竞争中生存,不能不考虑可持续发展的问题.可持续发展是企业生存、发展的需要.我们不得不考虑:饭店、餐馆的建设、运营对环境产生了哪些负面影响?资源和能源的利用率可不可以再提高?如何减少废弃物和垃圾的产生?是否向客人提供了满意需求、健康的产品?是否为员工提供了一个健康、安全的工作环境?如何积极参与社会的环境保护活动……面对汹涌澎湃的绿色浪潮,是我们反思的时候了! 相似文献